Os perigos do excesso de aptidão em modelos de IA: compreendendo e prevenindo o excesso de adaptação

Overaptness é um fenômeno que ocorre quando um modelo de IA é muito bom na captura de dados de treinamento e, como resultado, torna-se excessivamente especializado para aquele conjunto de dados específico. Isso pode fazer com que o modelo tenha um desempenho insatisfatório em dados novos e não vistos.

Em outras palavras, o modelo aprendeu o ruído nos dados de treinamento, em vez dos padrões subjacentes. Isso pode acontecer quando os dados de treinamento são limitados ou tendenciosos, ou quando o modelo está superajustado aos dados de treinamento.

O excesso de capacidade pode ser evitado usando técnicas como regularização, parada antecipada e validação cruzada durante o processo de treinamento. Essas técnicas ajudam a evitar que o modelo se torne muito especializado nos dados de treinamento e o incentivam a generalizar melhor para novos dados.